Chamar um LLM é a parte comum. O desafio é transformar um gerador instável em um sistema que possa ser lançado com evidências. Esta linha de cursos ensina a codificar as verificações de qualidade, segurança e prontidão que uma pessoa não conseguiria executar manualmente em toda saída.
A tese: modelos de linguagem podem ser substituídos; o sistema de avaliação que você constrói ao redor deles é o ativo duradouro. Você define o padrão, e o harness o aplica a milhares de saídas, com uma cobertura de revisão e qualidade impossível de executar manualmente. O modelo muda; seus critérios permanecem.
Hero do curso em revisão final
Apresentador fictício gerado por IA
Todas as trilhas aplicam a mesma estrutura a um domínio diferente. Aprenda o método no curso central e depois use-o para proteger uma aplicação, decidir se uma versão pode ser entregue, governar agentes de código ou desenvolver um conjunto de avaliação que melhora com novas falhas.
Três elementos que raramente aparecem juntos em uma formação prática.
Cada afirmação remete a pesquisa pública e publicada — OWASP para LLMs e aplicações agênticas, MITRE ATLAS, RAGAS, MT-Bench, DORA, NIST AI 600-1 e C2PA — sempre com atribuição, nunca como opinião sem base.
As 58 aulas são acompanhadas por 57 laboratórios em Python que funcionam sem internet, usam apenas a biblioteca padrão e produzem a mesma saída em toda execução. Não são apenas slides: você executa o código e depois o adapta ao seu próprio sistema.
Toda métrica é identificada como ilustrativa. Você aprende a medir o próprio sistema; nunca usamos afirmações como "nosso sistema atinge X%" sem evidência pública. A distinção entre o que já existe e o que ainda está planejado é explícita.
Comece pelo curso central. Acrescente a trilha mais próxima do seu trabalho ou faça o programa completo.
A base independente de domínio: descubra falhas, escreva juízes como código, valide-os com um conjunto rotulado compacto, aplique um gate, repita, calibre e integre à CI.
Registros de execução com OpenTelemetry, conjuntos de referência, tríade de RAG sem resposta esperada, nota de prontidão, fronteira de Pareto, gates reproduzíveis e ciclo de produção.
Claude Code em produção: AGENTS.md como contrato, subagentes especializados, robustez, determinismo, testes adversariais dos próprios agentes e revisão dirigida por juízes. O foco é governança, não uma lista de recursos.
OWASP para LLMs e aplicações com agentes, MITRE ATLAS, taxonomia de injeção de instruções, testes adversariais repetíveis, detecção como código integrada ao SIEM e evidências de conformidade.
Valide seu próprio produto: execute-o como avaliação, separe dimensões de qualidade, calibre os gates, mantenha um banco vivo de perguntas e integre o dogfooding à CI. Lance com evidências, não porque algo "parece bom".
Simulação de NPC dirigida por objetivo, exploração em vários turnos e uma fronteira de validade explícita entre alcance e repetição: personas ampliam o espaço de teste, mas não substituem a calibração com usuários reais.
O conjunto de avaliação é o ativo, não o modelo: crie um banco inicial, amplie-o com falhas reais, estratifique a cobertura, remova duplicatas, calibre os rótulos com concordância κ, versione o banco e detecte regressões.
Qualidade tem custo: gate de três eixos, percentis de latência em vez de médias, fronteira de Pareto entre custo e qualidade, encaminhamento de solicitações simples para modelos mais econômicos, cache semântico e orçamentos que bloqueiam regressões na integração contínua.
Método central, combinação temática ou programa completo. Consulte o conteúdo de cada opção; os preços finais e links de compra serão exibidos somente após a aprovação do lançamento.
Novo aqui? A aula de fundamentos do Nível 0 é grátis; leia enquanto finalizamos os detalhes do lançamento.
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